dgl.sparse.SparseMatrix.sum

SparseMatrix.sum(dim: int | None = None)

计算 input 稀疏矩阵沿给定维度 dim 的非零值的总和。

参数:

• input (SparseMatrix) – 输入稀疏矩阵

• dim (int, 可选) –

  要进行归约（reduce）的维度，必须是 0（按行）、1（按列）或 None（同时按行和列）。

  如果 dim 为 None，它将同时归约稀疏矩阵的行和列，生成形状为 input.val.shape[1:] 的张量。否则，它将在行维度（dim=0）或列维度（dim=1）上进行归约，生成形状为 (input.shape[1],) + input.val.shape[1:] 或 (input.shape[0],) + input.val.shape[1:] 的张量。

返回:

归约后的张量

返回类型:

torch.Tensor

示例

情况 1：标量值稀疏矩阵

>>> indices = torch.tensor([[0, 1, 1], [0, 0, 2]])
>>> val = torch.tensor([1, 1, 2])
>>> A = dglsp.spmatrix(indices, val, shape=(4, 3))
>>> dglsp.sum(A)
tensor(4)
>>> dglsp.sum(A, 0)
tensor([2, 0, 2])
>>> dglsp.sum(A, 1)
tensor([1, 3, 0, 0])

情况 2：向量值稀疏矩阵

>>> indices = torch.tensor([[0, 1, 1], [0, 0, 2]])
>>> val = torch.tensor([[1, 2], [2, 1], [2, 2]])
>>> A = dglsp.spmatrix(indices, val, shape=(4, 3))
>>> dglsp.sum(A)
tensor([5, 5])
>>> dglsp.sum(A, 0)
tensor([[3, 3],
        [0, 0],
        [2, 2]])